A.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。
B.CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。
C.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。
D.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。
A.复核投资者记录以确定主要投资者的名称
B.复核由治理层和管理层提供的关联方交易的信息
C.询问治理层和关键管理人员是否与其他单位存在隶属关系
D.了解被审计单位与关联方交易相关的内部控制
A.提出候选框生成网络,取代了SelectiveSearch
B.在RPN与最终输出的两个阶段,将分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化
C.采用ROIpooling层,加速特征提取过程
D.将CNN提取到的特征送入SVM进行分类
A.CNN和RNN都属于神经网络,因此二者的训练方式完全一致,均采用BP算法。
B.CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。
C.在同一个网络中,CNN结构和RNN结构不能同时使用。
D.CNN适用于图像处理,而RNN适用于序列数据处理。
A.对用户控制实施测试
B.对输入关键应用的数据实施编辑测试
C.对软件许可程序实施综合测试
D.对执行程序的逻辑实施实质性测试
A.在审计报告中沟通关键审计事项,可以提高已执行审计工作的透明度,从而提高审计报告的决策相关性和有用性
B.除非法律法规另有规定,当对财务报表发表无法表示意见时,注册会计师不得在审计报告中包含关键审计事项部分
C.为达到突出关键审计事项的目的,注册会计师应当在审计报告中单设一部分,以“关键审计事项”为标题,并在该部分使用恰当的子标题逐项描述关键审计事项
D.从“与治理层沟通的事项”中选出“最为重要的事项”,从而构成关键审计事项
A.实施用户控制测试。
B.对输入关键应用的数据实施编辑测试。
C.对软件许可程序实施综合测试。
D.对执行程序的逻辑实施实质性测试。